Para ayudar a nuestros clientes a navegar esta transición y construir soluciones de agente integradas e integradas, Snowflake colabora con líderes del ecosistema como Accenture, Amazon Web Services (AWS) y Anthrope.
Al ofrecer un conjunto de características y capacidades profundamente integradas de los principales integradores de sistemas globales, la nimbo y los socios de LLM, contiguo con la experiencia confiable para ayudarlo a identificar los casos de uso e implementar las herramientas adecuadas para el trabajo, estamos permitiendo a los clientes construir y desplegar iniciativas de IA de agentes de forma que reduzca la complejidad mientras mantienen la flexibilidad. Conectamos una variedad de modelos y herramientas de IA a donde sus datos ya viven, todo sin el dolor de individuo de construir tuberías de datos complejas o el aventura de seguridad de mover o copiar conjuntos de datos, lo que retrasa el progreso y los resultados medibles.
En esta publicación de blog, ofreceré tres estrategias para construir agentes listos para la producción, destacando el poder combinado de un ecosistema conectado. Para obtener más detalle, explore nuestro compendio electrónico, “Despliegue de agentes de IA a escalera: 3 patrones para ir más allá de POCS. «
La almohadilla de los agentes de IA en la producción
Antaño de sumergirse en los tipos de agentes, es importante comprender lo que es necesario para cualquier implementación de AI de agente exitosa. Una almohadilla de datos sólidos es la columna vertebral de cualquier iniciativa de IA. Los agentes necesitan ataque a datos estructurados y no estructurados unificados, gobernados, confiables y de reincorporación calidad. Este patrimonio de datos flamante y sagaz para la AI es crucial para que los agentes funcionen de forma efectiva. En Snowflake, siempre decimos: no hay una logística de IA sin una logística de datos.
Luego hay controles de seguridad y gobernanza para ayudarlo a sostener sus datos en un entorno de nimbo seguro. Los dos no son negociables. En colaboración con socios como Anthrope y AWS, traemos LLM líderes para que se ejecuten en Snowflake donde residen los datos. Hemos invertido mucho en la creación de integraciones nativas y patrones de implementación con servicios de AWS como Amazon Bedrock Agentcore, Amazon Sagemaker Studio and Canvas, y Amazon Q para las empresas, lo que facilita que nuestros clientes se beneficien de los dos proveedores sin afectar la seguridad o la facilidad de uso. Finalmente, nos hemos comprometido mutuamente con estándares abiertos como Protocolo de contexto maniquí (MCP) y Agente-2-agente (A2A) Para la interoperabilidad agente, para que las organizaciones puedan adaptar sus agentes y herramientas de IA a casos de uso específicos sin obstaculizar la colaboración entre agentes y herramientas de diferentes proveedores.
Subyacente a todo es una infraestructura flexible, confiable y escalable basada en la nimbo, que proporciona un enumeración de stop rendimiento hoy contiguo con una almohadilla versátil que escalera instantáneamente para las deyección comerciales del mañana.
Tres rutas probadas para que las empresas implementen AI de Agentic hoy
He gastado que surge un patrón entre las empresas que han desplegado agentes en la producción. Sus agentes tienden a caer en tres categorías, que exploraremos en orden de complejidad, comenzando con patrones que son relativamente fáciles de implementar y mandar y terminar con patrones que requieren más configuración.
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Agentes de datos: Se centran en ideas hiperacuñas y con datos de datos de datos estructurados y no estructurados. Los servicios de AWS complementan la inteligencia del copo de cocaína, que requiere herramientas como Agentes de la corteza de copo de cocaína (Analista y búsqueda) Para habilitar el ataque y el procesamiento integrales de datos, ya sea que los datos residan en Snowflake o S3. Esta integración es secreto para desbloquear información de datos seguras y unificadas a través de los límites de la nimbo.
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Agentes conversacionales: Estos agentes enfatizan las interfaces conversacionales integradas directamente en flujos de trabajo comerciales familiares. Amazon Q se integra sin problemas con los agentes de la corteza de copo de cocaína, lo que permite a las empresas implementar chatbots inteligentes en el interior de herramientas familiares como correo electrónico, herramientas de chat o repositorios de contenido. Esta asociación ofrece asistentes de IA donde los usuarios ya trabajan.
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Sistemas de múltiples agentes: Estos sistemas de agente orquestan múltiples agentes especializados para tareas complejas de varios pasos. Los agentes de Strands, como el SDK, construyen este flujo de trabajo, y el protocolo A2A permite a los agentes en el interior de este flujo de trabajo comunicarse con facilidad y seguridad. Los agentes de la roca religiosa de Amazon, como orquestador, aprovechan las LLM para dirigir los flujos de trabajo de varios pasos de forma inteligente. Esta integración permite a los clientes mezclar y combinar agentes especializados de Snowflake y AWS, proporcionando flexibilidad y potencia inigualables.
Su camino con destino a los agentes de IA listos para la producción comienza aquí
El AI de Agente ofrece una ruta poderosa para que las empresas se muevan más allá de la experimentación para desbloquear el valencia de la IA. Nuestros equipos de productos en Snowflake, AWS y antrópico trabajan duro para construir integraciones válvula en mano para que pueda usar las herramientas y servicios necesarios para impulsar resultados comerciales significativos con agentes de IA, sin la complejidad.
Pero eso no significa que el alucinación sea un paseo por el parque: encontrar la tecnología correcta es solo una alcoba del rompecabezas. En trabajar con Los socios como Accenture, los clientes obtienen una profunda experiencia entre múltiples proveedores para que puedan aplicar la tecnología adecuada para resolver grandes problemas e impulsar los resultados de transformación.
«Según nuestra investigación, la IA puede afectar potencialmente el 44% de todas las horas de trabajo en todas las industrias de los Estados Unidos», comparte Wegmann. «Si adecuadamente el 92% de los líderes de C-suite creen que las personas en sus organizaciones han sido capacitadas para usar IA de forma válido, solo el 72% de los empleados están de acuerdo con esto y sugieren que hay una desliz de bienes para capacitar el apoyo o dificultades para integrar la IA en el trabajo diario. Por otra parte, el 55% de los empleados consideran que se requiere una capacitación más integral y el 45% cree que las directrices claras sobre el uso de sus responsabilidades los alentarían a usar las herramientas de gen AI». «.
El resultado final? No estás solo. Apóyate en tu ecosistema para navegar a través de esta era de cambio monumental.
Para descubrir los planos técnicos, las integraciones de herramientas detalladas, los clientes que lo han hecho y consideraciones prácticas que guiarán a su ordenamiento desde la prueba de concepto de IA a la producción, descargue nuestro compendio electrónico, “Despliegue de agentes de IA a escalera: 3 patrones para ir más allá de POCS» hoy.